Lompat ke konten
dokumentasi.id
Commit 053fe2e
v1
Star11 rb

11

Cloud dan AI Red Teaming

Dua medan di halaman ini tidak terikat host fisik: control plane cloud dan sistem AI. Seluruh tool di sini bekerja lewat API, token, dan antarmuka identitas, bukan lewat implant di endpoint. README menyebut keseluruhan daftar sebagai bahan adversary simulation sekaligus bahan threat hunting (README.md:3).

Satu catatan struktural penting: ### Cloud, ### AI Red Teaming, dan ### Offensive AI Agent semuanya berada di bawah ## Miscellaneous, dan tidak satu pun punya entri di Table of Contents (README.md:7-18, README.md:324-331). Kalau kamu menyusuri daftar lewat daftar isi, bagian-bagian ini akan terlewat.

Urutan kerja: enumerasi, pemetaan, aksi

Jalur AWS dan jalur Entra ID punya bentuk yang sama. Dimulai dari satu set kredensial, dilanjutkan pertanyaan "kredensial ini boleh apa", lalu pemetaan objek yang terlihat, dan berakhir pada aksi terhadap layanan. Diagram berikut menempatkan setiap tool README pada posisinya di rantai itu (README.md:331-337, README.md:339-352).

graph TD
  CRED["Kredensial AWS atau sesi Entra ID"] --> AWSENUM["Enumerate IAM permissions"]
  AWSENUM --> AWSMAP["CloudMapper"]
  AWSMAP --> AWSACT["pacu"]
  SESS["Sesi pengguna di workstation"] --> MAESTRO["Maestro: Intune dan Entra ID dari C2 agent"]
  CRED --> ROAD["ROADtools"]
  ROAD --> GRAPH["GraphRunner: Microsoft Graph API"]
  MAESTRO --> GRAPH
  GRAPH --> TOK["Token JWT dan object directory"]
  TOK --> TOKTAC["TokenTactics"]
  AWSACT --> PLANE["Control plane dan data cloud"]
  TOKTAC --> PLANE
  style CRED fill:#f59e0b,color:#000
  style SESS fill:#f59e0b,color:#000
  style TOK fill:#f59e0b,color:#000
  style AWSENUM fill:#8b5cf6,color:#fff
  style AWSMAP fill:#8b5cf6,color:#fff
  style ROAD fill:#8b5cf6,color:#fff
  style GRAPH fill:#8b5cf6,color:#fff
  style MAESTRO fill:#2d7d46,color:#fff
  style AWSACT fill:#dc2626,color:#fff
  style TOKTAC fill:#dc2626,color:#fff
  style PLANE fill:#336791,color:#fff
%% fig: Rantai serangan identitas cloud pada AWS dan Entra ID
%% desc: Kredensial masuk ke jalur AWS atau jalur Entra ID, masing-masing melewati enumerasi dan pemetaan sebelum mencapai control plane.
Fig. 1: Rantai serangan identitas cloud pada AWS dan Entra IDKredensial masuk ke jalur AWS atau jalur Entra ID, masing-masing melewati enumerasi dan pemetaan sebelum mencapai control plane.

Warna diagram memisahkan tiga peran. Hijau menandai jalur masuk dari host yang sudah dikuasai, ungu menandai data turunan hasil enumerasi dan graphing, oranye menandai kredensial dan token sebagai bahan masukan, merah menandai aksi yang mengubah keadaan tenant atau akun, dan biru menandai data yang menjadi sasaran akhir. Perhatikan bahwa Maestro tidak butuh kata sandi pengguna maupun alur autentikasi Azure: ia bekerja dari C2 agent di workstation korban, sehingga sesi pengguna yang sudah ada dipakai ulang.

AWS

Tiga tool AWS di README tersusun sebagai urutan sempit, bukan kumpulan alternatif (README.md:331-337).

Name di READMEIsi deskripsiPosisi dalam rantai
Enumerate IAM permissionsEnumerate the permissions associated with AWS credential setLangkah pertama: menentukan hak efektif satu set kredensial
CloudMapperCloudMapper helps you analyze your Amazon Web Services (AWS) environmentsPemetaan lingkungan: akun, VPC, dan relasi antar objek
pacuThe AWS exploitation framework, designed for testing the security of Amazon Web Services environmentsEksekusi: kerangka eksploitasi per layanan

⚠️ pacu adalah exploitation framework, bukan scanner. Modul yang dijalankan bekerja pada akun target, jadi periksa apakah engagement mengizinkan perubahan state sebelum menjalankannya.

Urutan ini masuk akal secara operasional. Enumerate IAM permissions murah dan tidak mengubah apa pun, CloudMapper menghasilkan gambar lingkungan yang bisa dibandingkan dengan temuan enumerasi, dan pacu baru dipakai setelah keduanya memberi batas sasaran yang jelas. Untuk penemuan aset publik di luar akun sendiri, lihat tool multi-cloud di Reconnaissance.

Azure dan Entra ID

Bagian Azure jauh lebih lebar: 11 tool dengan bidang kerja yang berbeda-beda (README.md:339-352).

Name di READMEBidang kerja menurut README
Azure AD Connect password extractionExtract and decrypt stored Azure AD dan Active Directory credentials dari server Azure AD Connect
Storm SpotterGraphing objek Azure dan Azure Active Directory
ROADtoolsThe Azure AD exploration framework
MicroBurst: A PowerShell Toolkit for Attacking AzureKoleksi skrip untuk menilai keamanan Microsoft Azure
AADInternalsModul PowerShell untuk administrasi Azure AD dan Office 365
TeamFiltrationEnumerating, spraying, exfiltrating, dan backdooring akun O365 AAD
MAAD Attack FrameworkSecurity testing M365 dan Azure AD
GraphRunnerPost-exploitation toolset untuk Microsoft Graph API
ADOKitMenyerang Azure DevOps Services lewat REST API
TokenTacticsManipulasi JWT token Azure
MaestroInteraksi Intune/Entra ID dari C2 agent di workstation pengguna

Empat kelompok bisa dibaca dari tabel itu. Kelompok directory exploration diisi ROADtools, Storm Spotter, MicroBurst, dan AADInternals. Kelompok kredensial tersimpan diisi Azure AD Connect password extraction. Kelompok akun O365 diisi TeamFiltration dan MAAD Attack Framework. Kelompok pasca-akses lewat API diisi GraphRunner, ADOKit, TokenTactics, dan Maestro.

TeamFiltration memuat langkah spraying, yang juga muncul sebagai kategori tersendiri di halaman Initial Access dan Delivery. TokenTactics memanipulasi JWT, dan pembahasan token sebagai bahan credential access ada di Credential Access dan Privilege Escalation.

AI red teaming

Kelima tool di bagian ini menyerang model, bukan infrastruktur. Semuanya menerima target berupa aplikasi LLM atau prompt, lalu menghasilkan temuan (README.md:368-375).

graph LR
  TARGET["Aplikasi LLM dan prompt"] --> GARAK["Garak"]
  TARGET --> PROMPTFOO["promptfoo"]
  TARGET --> PYRIT["PyRIT"]
  TARGET --> FUZZY["FuzzyAI"]
  GARAK --> FIND["Temuan: jailbreak dan unsafe behavior"]
  PROMPTFOO --> FIND
  PYRIT --> FIND
  FUZZY --> FIND
  FIND --> DEEPEVAL["deepeval"]
  style TARGET fill:#f59e0b,color:#000
  style FIND fill:#8b5cf6,color:#fff
  style DEEPEVAL fill:#2d7d46,color:#fff
  style GARAK fill:#dc2626,color:#fff
  style PROMPTFOO fill:#dc2626,color:#fff
  style PYRIT fill:#dc2626,color:#fff
  style FUZZY fill:#dc2626,color:#fff
%% fig: Empat probe menuju satu himpunan temuan
%% desc: Garak, promptfoo, PyRIT, dan FuzzyAI memeriksa target yang sama dari sudut berbeda, lalu deepeval mengevaluasi hasilnya.
Fig. 2: Empat probe menuju satu himpunan temuanGarak, promptfoo, PyRIT, dan FuzzyAI memeriksa target yang sama dari sudut berbeda, lalu deepeval mengevaluasi hasilnya.
Name di READMEIsi deskripsiPeran
GarakLLM vulnerability scanner designed to probe for weaknesses, jailbreaks, and unsafe behaviorsScanner kerentanan model
promptfooCLI and framework for evaluating, testing, and red-teaming LLM applications and promptsFramework eval dan red teaming tingkat aplikasi
PyRITFramework untuk proactively identify risks in generative AI systemsIdentifikasi risiko generatif
FuzzyAIFuzzer untuk automated LLM fuzzing dan deteksi jailbreak pada LLM APIFuzzing antarmuka API
deepevalOpen-source LLM evaluation frameworkEvaluasi hasil, bukan penyerangan

Garis pemisahnya berguna saat menyusun rencana uji. Garak, PyRIT, dan FuzzyAI menghasilkan percobaan yang menyerang; deepeval dan promptfoo lebih banyak mengukur dan membandingkan keluaran. Memakai satu scanner saja akan melewatkan kelas kegagalan yang hanya muncul pada tingkat aplikasi, misalnya kebocoran system prompt.

Offensive AI agent

Kelompok terakhir membalik arah: model menjadi operator, bukan target (README.md:377-384).

Name di READMEIsi deskripsi
PentAGIFully autonomous AI Agents system capable of performing complex penetration testing tasks
HexStrike AIMCP server yang membuat AI agent menjalankan 150+ cybersecurity tools secara otonom
CAIFramework ringan untuk membangun automasi ofensif dan defensif berbasis AI
RedAmonAgentic red team framework: reconnaissance sampai post-exploitation tanpa intervensi manusia
raptorMengubah Claude Code menjadi AI agent keamanan ofensif dan defensif

⚠️ HexStrike AI memberi agent akses ke 150+ tool keamanan, dan RedAmon menyatakan diri berjalan dari reconnaissance sampai post-exploitation tanpa intervensi manusia. Dua sifat itu berarti kesalahan konfigurasi pada agent berubah menjadi perintah destruktif yang dieksekusi tanpa pemeriksaan. Batasi tool yang diekspos MCP server, jalankan pada lingkungan lab, dan siapkan kill switch sebelum mencoba pada engagement nyata.

Tool agentik juga mengubah pola pencatatan. Ketika satu agent memanggil banyak tool berurutan, jejak perintah tidak lagi berasal dari satu operator, sehingga logging tingkat agent perlu disimpan bersama output tool. Untuk pembahasan program dan emulasi adversary secara keseluruhan, termasuk perkakas cloud seperti Stratus Red Team yang berada di bagian Adversary Emulation, lihat Emulasi Adversary, LOTL, dan Operasionalisasi Program.